\chapter{总结与展望}

\section{工作总结}

本研究面向当前工业设备运行过程中普遍存在的复杂退化行为问题，围绕“如何提高剩余寿命预测的准确性与可解释性”这一核心目标，提出了一种基于退化轨迹分解的双通道剩余寿命预测方法（DegradationTrajectory Decomposition-based Dual-Channel Model, DTDDC）。该方法立足于退化过程内部机理的差异化建模思想，从建模角度对复杂退化问题进行系统性重构，力图提升模型的表征能力与实际应用的适应性。

具体而言，本文首先围绕退化过程的本质特征，从设备运行数据中构建出能够反映健康状态变化的退化指标，并在此基础上引入“轨迹解耦”的思路，将原始退化轨迹解析为两个具有明确物理含义的子分量：日常损耗项与事件扰动项。该分解策略不仅有助于揭示退化行为背后的多源驱动因素，也显著缓解了整体建模时面临的特征混杂与复杂性问题。

在特征学习阶段，针对两个退化分量的不同动态特性，本文设计了双通道结构以进行差异化建模：日常损耗通道采用 LSTM 网络捕捉稳定的长期依赖趋势，而事件扰动通道则通过退化事件提取与自注意力机制结合，学习突发性变化中的重要模式特征，从而实现对非平稳行为的有效响应。

在融合阶段，本文提出了一种基于注意力的特征融合机制，将两个通道中提取的特征统一整合为对设备当前健康状态的全局性描述，并通过回归预测头输出剩余寿命结果，实现从底层解耦到顶层集成的完整建模闭环。

最终，本文通过在公开 CMPASS 数据集与工业私有的交流接触器数据集上的实验验证了所提方法的有效性与通用性，尤其在面对高噪声、多扰动、非单调等复杂退化模式时，DTDDC 展现出良好的预测性能与稳定性，显示出较强的实际工程推广潜力。

\section{研究展望}

本文提出了一种基于退化轨迹分解的双通道剩余寿命预测方法（DTDDC），通过引入成因解耦的加性建模假设和结构匹配的双通道特征学习机制，有效提升了对复杂退化行为的建模能力与预测精度。尽管实验结果充分验证了该方法在多种退化模式下的适用性与鲁棒性，但仍存在若干有待进一步研究与优化的问题，本文从以下几个方面对未来的研究方向进行探讨。

首先，在退化轨迹分解模块中，DTDDC假设设备的整体性能退化是由“日常磨损”与“事件扰动”两类退化因素以加法形式叠加而成，进而实现对复合退化过程的机制性建模。然而，在实际工业系统中，退化过程往往受到多种异质因素的共同驱动，这些因素之间不仅可能存在复杂的非线性交互关系，还可能随时间演化产生动态耦合。因此，基于加法模型的退化轨迹分解仍属理想化近似，难以完全覆盖更为复杂的退化机制。未来研究可考虑引入更具表现力的非线性解耦策略，如混合效应建模、因果图推理等方法，以刻画退化成因之间的交互与演变关系，从而进一步提升建模的真实性与适应性。

其次，在事件扰动项的特征学习通道中，尽管当前采用了注意力机制驱动的编码器结构以提取扰动序列中的显著信息，但该通道主要聚焦于局部注意力特征，尚未充分挖掘扰动事件之间潜在的结构性知识与上下文关联性。而在复杂设备运行过程中，事件通常具备较强的时间依赖性与因果耦合性。为此，后续工作可探索将图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）引入事件建模流程，通过构建事件之间的拓扑结构图并学习其关系嵌入表示，进一步提升模型对事件演化机制的建模能力与推理深度。

第三，在模型实际部署与应用场景拓展方面，当前所提出的 DTDDC 模型仍处于离线评估阶段，尚未实现面向在线监测与实时预测场景的高效适配。未来研究可从边缘计算与在线学习的角度出发，结合增量式学习机制与模型压缩策略，开发适用于资源受限环境下的轻量级模型架构，以支撑工业设备运行过程中的实时状态感知与故障预警。同时，也可将该方法拓展至更具挑战性的任务场景，如多机并行退化建模、多尺度故障预测与多模态健康诊断等，进一步增强其工业适应性与工程实用价值。

最后，在预测结果的可信性与决策支持能力方面，DTDDC 当前侧重于预测精度的提升，而对模型输出中的不确定性估计与风险控制考虑仍不充分。在关键设备健康管理过程中，准确性与可信度同等重要。未来可结合贝叶斯建模、集成学习与置信区间分析等方法，引入不确定性评估机制，使模型不仅能输出单一的寿命估计值，还能提供可靠性水平与风险指标，为后续的维修决策与资源调度提供更具价值的智能支撑。

综上所述，DTDDC 作为一种面向复杂退化过程的结构化建模框架，在理论设计与实验验证中均展现出良好的效果，为设备寿命预测与健康管理提供了新的范式。未来在模型机制、结构优化、实际部署与智能决策支持等方面仍具备广阔的研究潜力，有望在更复杂、更真实的工业环境中发挥更大的应用价值与工程影响力。